您孩子有如下问题吗？
上课走神
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啃手指甲
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……
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ADHD是儿童中最普遍的神经发育障碍，常表现为持续的注意力不集中和/或多动冲动，症状通常在整个生命期持续存在。超过一半的多动症儿童患有一种或多种合并症，这让临床医生感到困惑，他们难以辨别患者的症状是由 ADHD 还是由合并症引起的。合并症的存在不仅促进了病症的严重发展，还阻碍了诊断和治疗决策的制定。因此，建立一种能够识别ADHD和合并症的方法非常重要。
一、电子健康记录算法
最近一篇发表于神经发育障碍杂志的研究，提出了一种新的电子健康记录算法（electronic health record, EHR），用于识别诊断ADHD患者是否合并其他的疾病。
研究结果表明：EHR算法对ADHD的阳性预测值为95%，对照组预测率为93%，而对合并症的预测值为60%至100%。这些有或没有合并症的群体可能对药物的反应不同，这可以帮助研究者们设计更好、更有效的治疗干预方法。
二、ADHD常见的合并症
大约80%的多动症患者被诊断出至少有一种合并症，常见的ADHD合并症包括：抑郁、焦虑、学习障碍、药物滥用、自闭症等。这些合并症的存在不仅会混淆ADHD的诊断，还会加重ADHD的症状。ADHD合并其他症状的存在，会使患者的生活变得混乱艰难。
三、什么是EHR？
EHR指：人的数字健康信息档案，其除了包含EMR(电子病历electronic medical record，即医疗机构中临床医生纸质病历报告的电子化，包含患者的病史、实验室检查结果、诊断和治疗历史)的内容之外，还包括该人的生命体征、既往病史、历年疾病诊断、治疗进度、用药情况、过敏史、疫苗接种记录、各种影响报告等等。
两者的差异： EMR包含的信息侧重于临床端；HER包含的信息更加全面，HER可以在患者授权的前提下由各医疗单位间共享，来提升患者的医疗效果。
四、新型的电子健康记录表型算法
常用的表型算法通常使用经验和/或机器学习算法，结合多种数据源，在识别病例和对照方面达到高的阳性预测值，许多算法都使用了基于自然语言处理（NLP）的技术。鉴于ADHD合并症的普遍性，研究人员认为包括合并症的算法将更能代表患者群体，并增加了从大型数据库中获得更多的ADHD病例能力。为了解决这个问题，研究团队开发了一个多来源/多途径的基于EHR规则的算法，通过NLP文本挖掘可以更完整地提取病人的医疗记录，以增加证据并评估多动症和合并症诊断的可信度。
对于合并其他精神疾病的儿童与只患ADHD的患者相比，潜在的遗传病因可能是不同的，这也会导致他们对于药物的反应是不同的，因此能够识别合并症和ADHD对于诊断和治疗有很大的益处。
合并症的存在不仅促进了病症的严重发展，还阻碍了诊断和治疗决策的制定。因此，建立一种能够识别ADHD和合并症的方法非常重要。
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